Python解析mat文件

mat文件

mat文件是matlab的数据存储的标准格式。mat文件是标准的二进制文件,还可以ASCII码形式保存和加载，在MATLAB中打开显示类似于单行EXCEL表格。

很多数据集的标签都是通过mat文件来存储的，为了解析出图片所对应的的标签信息，我们需要从mat文件中来解析出这些信息，这里我们利用人脸遮挡数据集MAFA为例，从中获取图片所对应的标签信息

数据集下载地址：http://www.escience.cn/people/geshiming/mafa.html

mat文件解析

使用Python来解析mat文件其实是非常简单的，通过scipy库就可以了，没安装这个库的可以通过下面的命令进行安装

pip install scipy

• 导包

import scipy.io as sio

• 加载读取mat文件

mat_data = sio.loadmat(mat_path)

• 获取mat文件中的相关信息

#直接输出mat文件的内容
print(mat_data)
#输出mat数据的key
print(mat_data.keys())

这里我们需要特别注意key，后面需要利用这个字段来进行进一步解析数据，像__***__这种是文件自带的属性，不用管，所以实际上我们字需要最后一个key，label_train

• 解析数据 

#获取key
key_name = list(mat_data.keys())[-1]
#根据key获取数据
data = mat_data[key_name]
#获取数据的shape,这里数据的shape是(1,25876)
#后面表示的是图片的数量
print(data.shape)
#遍历数据
for line in data[0,:]:
    #获取图片的名称
    img_name = line[1][0]
    #获取图片对应的标签信息
    img_info = line[2][0]

后面图片标签信息的解析，大家可以根据readme文件中的描述一一对应